[EN] The present thesis work has been developed around the integration of techniques for the early detection and diagnosis of failures in industrial processes. It has been considered the sequence of the alarms of a fluidized catalytic Cracking Unit and its use in early detection and diagnosis of failures. The specific objectives are listed in the first part of the document and refer to process safety, operational reliability and management of alarms. The aim of this thesis and previous research work is to increase process security and operational reliability and to decrease the number of alarms that are presented to the operators of industrial plants, contributing to the appropriate detection and troubleshooting. First I make a review of the state of the art techniques for the detection and diagnosis of failures and their integration, as well as the search of algorithms to analyze sequences of alarms. Its application is subsequently displayed in a set of data associated with a real failure of a fluidized catalytic cracking plant, to find the sequence of alarms associated with the faults in question. Then I discuss the techniques proposed for integration and the issue of the development of an intelligent software tool for the detection and diagnosis of failures, which is already in operation at the refinery in Barrancabermeja (Colombia). A clear methodology is shown to be able to find sequences of alarms. At the end I reach some valuable conclusions and detailed contributions to the state of the art in the field of detection and diagnosis of failures. During the research work I studied the feasibility of using intervalar models for dealing with uncertainty. I made important findings in this study, and concluded that the use of models (such as the step response) simplified the complexity of the construction of the complete model of a fluidized catalytic cracking unit. It has been used statistical process control (SPC) as a tool to detect symptoms of operational failures. This research developed and proposed the extended fault dictionary as an alternative to the integration of different detection and fault diagnosis techniques. The extended dictionary of failures is a logical framework where symptoms which can detect each technique, along with the hypothesis of failure and the mode of operation of the process that are valid to detect the failure. This framework allows the construction of logical rules through which the process of logical inference can be applied to validate the hypotheses of failure. / [ES] El presente trabajo de tesis se ha desarrollado en torno a la integración de técnicas para la detección temprana y el diagnóstico de fallos en procesos industriales y a las secuencias de las alarmas de una unidad de Cracking Catalítico Fluidizado, y su uso en la detección temprana y el diagnóstico de fallos. En la primera parte del documento se detallan los objetivos específicos y se habla de los temas de Seguridad de Proceso, Confiabilidad Operacional y Gerenciamiento de Alarmas, que dieron origen a esta tesis doctoral. Se muestra como el objetivo de esta tesis y de trabajos de investigación previos es el de incrementar la seguridad de proceso, la confiabilidad operacional y disminuir el número de alarmas que se le presentan a los operadores de plantas industriales, contribuyendo a la apropiada detección y diagnóstico de fallos. Luego se hace una revisión del estado del arte en las técnicas para la detección y el diagnóstico de fallos, y la integración de las mismas, así como de algoritmos de búsqueda para analizar las secuencias de alarmas. Su aplicación se mostrará posteriormente en un conjunto de datos asociados a un fallo real de una planta de Cracking Catalítico Fluidizado, para hallar la secuencia de las alarmas asociada al fallo en cuestión. Posteriormente se habla sobre las técnicas propuestas para la integración y se toca el tema del desarrollo de una herramienta de software inteligente para la detección y el diagnóstico de fallos, que ya se encuentra en operación en la refinería de Barrancabermeja (Colombia). Se muestra una metodología clara para poder hallar las secuencias de alarmas. Al final se llegan a algunas conclusiones valiosas y se detallan los aportes al estado del arte en el tema de detección y diagnóstico de fallos. Durante el trabajo de investigación desarrollado se hizo un estudio de la viabilidad de utilizar modelos intervalares para abordar el tema de la incertidumbre. Se hicieron importantes hallazgos en dicho estudio, y se concluyó que es mejor el uso de modelos simplificados (como el de respuesta escalón) debido a la complejidad que trae implícita la construcción del modelo completo de una unidad de Cracking Catalítico Fluidizado. Se ha utilizado el Control Estadístico de Procesos (SPC) como herramienta para detectar los síntomas de los fallos operacionales sobre los que se ha centrado esta investigación. Esta investigación desarrolló y propuso el diccionario de fallos extendido como alternativa para la integración de diferentes técnicas de detección y diagnóstico de fallos. El diccionario extendido de fallos es un marco lógico donde se pueden plantear los síntomas que permite detectar cada técnica, junto con la hipótesis de fallo y el modo de operación del proceso, en el que son válidos los síntomas para detectar el fallo. Este marco permite la construcción de reglas lógicas a través de las cuales se puede aplicar el proceso de inferencia lógica para validar las hipótesis de fallo. / [CAT] El present treball de tesi s'ha desenvolupat al voltant de la integració de tècniques per a la detecció precoç i diagnòstic de fallades en els processos industrials. S'ha considerat la seqüència de les alarmes d'una unitat de craqueig catalític fluïditzat i el seu ús en la detecció precoç i diagnòstic d'avaries. Els objectius específics s'enumeren en la primera part del document i es refereixen al procés de seguretat, fiabilitat de funcionament i gestió d'alarmes. L'objectiu d'aquesta tesi i el treball previ de recerca és augmentar la seguretat del procés i la confiabilitat operativa i disminuir el nombre d'alarmes que es presenten als operadors de plantes industrials, contribuint a la detecció adequada d'avaries i depuració d'alarmes. Primer vaig fer una revisió del estat de l'art per a la detecció i diagnosi de fallades i la seva integració, així com la recerca d'algorismes per analitzar seqüències d'alarmes. La seva aplicació posteriorment es mostra en un conjunt de dades associades a una planta de craqueig catalític fluïditzat, trobar la seqüència d'alarmes associades amb les fallades en qüestió. Llavors vaig parlar de les tècniques proposades per a la integració i del desenvolupament d'una eina de software intel·ligent per a la detecció i el diagnòstic de fallades, que ja està en funcionament a la refineria a Barrancabermeja (Colòmbia). Una metodologia clara es demostra que és capaç de trobar seqüències d'alarmes. Al final vaig arribar a algunes conclusions valuoses i detalle contribucions a l'estat de l'art en el camp de detecció i diagnosi de fallades. Durant el treball de recerca vaig estudiar la viabilitat d'utilitzar models intervalars per tractar amb incertesa. He fet descobriments significatius en aquest estudi i vaig concloure que l'ús de models (com la resposta davant d'esglaó) simplifica la complexitat de la construcció del model complet d'una unitat de craqueig catalític fluïditzat. S'ha utilitzat el control estadístic de processos (SPC) com una eina per detectar símptomes de fallades operacionals. Aquesta investigació desenvolupa i proposa el diccionari estès de fallades com una alternativa a la integració de diferents tècniques de detecció i diagnòstic de fallades. El diccionari estès de fallades és un marc lògic on els símptomes que pot detectar cada tècnica, juntament amb la hipòtesi de fallada i el mode de funcionament del procés que són vàlids per detectar es avaries. Aquest marc permet la construcció de regles lògiques a través de les quals es pot aplicar el procés d'inferència lògica per validar les hipòtesis de fallada. / Agudelo Gómez, CF. (2016). INTEGRACION DE TECNICAS Y LAS SECUENCIAS DE ALARMAS PARA LA DETECCION Y EL DIAGNOSTICO DE FALLOS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/63450 / TESIS

[EN] The aim of the fault diagnosis techniques of rotatory electrical machine is to determine the condition of the motor in order to reduce economical loses. In the technical literature is found different signal processing techniques that allow discriminate with the help of an expert that recognize the results, between the healthy and faulty condition of the electrical machines. It is therefore essential to automate this expert task. It is also a priority to research and to develop new detection systems more accurate than the previous ones. Complex systems based on expert systems are used to improve the classification of faults. For this research thesis, has been developed an automatic "supra-system" capable to generate optimal fault diagnosis systems. The proposed "supra-system" is able to generate the optimal diagnostic system for the fault detection induction motors. This has been achieved following these steps: Sample collection: an experimental test bench has been build, where the test motor current and speed are sampled. These samples are obtained for different motor speeds and different load torque. A total of 735 samples has been analyzed in the thesis. The samples have been processed with different techniques of diagnosis according to the working regime. For the steady-state regime is: - Signal analysis. - The analytical signal modulus (Hilbert transform). - Cepstrum transform. - Analysis of Park transform modulus. - Harmonic order tracking analysis (HOTA). For the steady-state regime 20 different diagnostic methods have been explored, resulting from the variations of these techniques. While the techniques used for the transient regime are: - Harmonic order tracking analysis (HOTA) using the Short-Time Fourier Transform (STFT) with Gaussian window. - Harmonic order tracking analysis (HOTA) using the Short-Time Fourier Transform (STFT) with Prolate window (This window is a contribution of this thesis). - Harmonic order tracking analysis (HOTA) using the Short-Frequency Fourier Transform (SFFT) with Gaussian window (This technique is a contribution of this thesis) - Harmonic order tracking analysis (HOTA) using the Short-Frequency Fourier Transform (SFFT) with Prolate window. In addition to these two contributions that are integrated into the HOTA method, have been applied to the original algorithm improvements that helps to decrease the computation time and memory space needed. The improvements are: - A new band-pass filtering stage. - The minimization of the edge effect. - A new faster algorithm for the optimum setting of the filter window. For the transient regime 4 different diagnostic methods are explored. For each of the techniques used, the relevant features are obtained. Thus, a matrix is obtained with feature vectors column with 24 dimension length (20 in steady-state and 4 in transient) and as many rows as the number of tests used in this thesis (735 tests). For each of the feature vectors obtained different classifiers are generated based on artificial neural networks (with one and two hidden layer) and Support Vector Machine (with polynomial or Gaussian kernel function). In other words, four different classifier methods that run in parallel and automatically obtain the optimum parameters according to its parameters. In the final step, the results are analysed and the optimal diagnosis system is selected. The "supra-system" developed in this thesis have the following advantages: 1. It achieves a final optimal diagnostic system. 2. It produces several local optimal diagnostic systems taking into account the training time and the estimated diagnosis time. 3. It is completely autonomous. 4. It is adaptable to the induction motor type, as it can generate an optimal diagnostic system specific for each type of motor. / [ES] El objetivo de las técnicas de diagnóstico de fallo en las máquinas eléctricas rotativas es el de determinar el estado del motor para minimizar costes. En la literatura técnica se encuentran diversas técnicas de análisis de señal que permiten discriminar, mediante un experto capaz de interpretar los resultados, entre una máquina eléctrica en estado de fallo o en estado sano. Por tanto, se hace necesaria la automatización de esta labor. Es prioritario investigar y desarrollar nuevos sistemas de detección que maximicen la precisión respecto a las características disponibles. Para mejorar la clasificación de fallos se estudian sistemas cada vez más complejos basados en sistemas expertos. Se ha desarrollado para esta tesis de investigación un "suprasistema" automático capaz de generar sistemas óptimos de diagnóstico de fallos. Este "suprasistema" se encarga de generar el sistema de diagnóstico óptimo para la detección de fallos en motores de inducción. Para ello se han seguido los siguientes pasos: Obtención de muestras: se ha diseñado un banco de ensayos experimental del cual se obtienen las corrientes y velocidad del motor de estudio. Los ensayos permiten diferentes velocidades del motor y diferentes pares resistentes. Se analizan un total de 735 muestras en la tesis. A estas muestras se les han aplicado diferentes técnicas de diagnosis según el régimen de funcionamiento. Para régimen estacionario son: - Análisis de la señal. - Transformada de Hilbert (módulo de la señal analítica). - Transformada Cepstrum. - Transformada del módulo de Park. - Análisis del orden de armónico (HOTA). Para el régimen estacionario se han explorado 20 métodos, resultado de las diferentes variantes de las técnicas empleadas. Mientras que las técnicas usadas para el régimen transitorio son: - Análisis del orden de armónico (HOTA) de la señal con Short Time Fourier Transform y con ventana Gaussiana. - Análisis del orden de armónico (HOTA) de la señal con Short Time Fourier Transform y con ventana Prolate. (Aportación a la tesis de la aplicación de esta ventana). - Análisis del orden de armónico (HOTA) de la señal con Short Frequency Fourier Transform y con ventana Gaussiana. (Aportación a la tesis de la aplicación de esta técnica). - Análisis del orden de armónico (HOTA) de la señal con Short Frequency Fourier Transform y con ventana Prolate. Además de estas dos aportaciones que se integran en el método HOTA se han aplicado mejoras al algoritmo original que permiten disminuir el tiempo de cálculo y el espacio de memoria necesario. Las mejoras son: - Un filtrado paso banda. - La minimización del efecto de borde. - Un nuevo algoritmo más rápido para el ajuste óptimo de la ventana de filtro. En conclusión, para el régimen transitorio se exploran 4 métodos de diagnóstico. Se ha obtenido características relevantes con cada técnica empleada. En conjunto se obtiene una matriz de vectores de características de dimensión 24 (20 estacionario y 4 en transitorio), donde cada vector tiene la dimensión del número de ensayos realizados, 735. Para cada vector de características se generan varios clasificadores basados en Redes Neuronales Artificiales (de 1 y 2 capas ocultas) y Máquina de vectores de soporte (con kernel polinomial o de base radial). Es decir, se aplican 4 técnicas diferentes de clasificadores, que de forma paralela y automática obtienen los óptimos según los parámetros de los mismos. Como paso final, se analizan los resultados obtenidos y se realiza la selección del sistema óptimo de diagnóstico. El suprasistema desarrollado en esta tesis aporta las siguientes ventajas: 1. Obtiene un sistema de diagnóstico óptimo final. 2. Obtiene varios sistemas de diagnóstico óptimos locales con los tiempos de entrenamiento y los tiempos de diagnóstico. 3. El suprasistema es totalmente autónomo. 4. El suprasistema es adaptable al tipo de motor / [CAT] El principal objectiu de les tècniques de diagnosis es determinar l'estat del motor per minimitzar costos. En la literatura s'hi troben diferents tècniques de anàlisi i processament de la senyal que permeten identificar, amb ajuda de personal altament qualificat amb capacitat d'interpretar els resultats, si la maquina es troba en estat sa o en estat d'averia. Per tot això, resulta necessari la tasca d'automatitzar aquesta labor. Es prioritari investigar nous sistemes de detecció que maximitzen la precisió, tenint en compte les característiques disponibles. Per millorar aquestes característiques de classificació es proposen sistemes cada vegada més complexos basats en sistemes experts. S'ha desenvolupat un "suprasistema" automàtic capaç de generar sistemes òptims de diagnosi de falles. Aquest "suprasistema" proposat s'encarrega de generar el sistema de diagnosi òptim per a la detecció de fallades en motors de inducció. Per al seu desenvolupament s'han seguit les següents etapes: Obtenció d'assajos: s'ha dissenyat un banc d'assajos experimental del qual s'obtenen les corrents i la velocitat del motor d'estudi. Els assaigs permeten diferents velocitats del motor i diferents parells resistents. S'analitzen un total de 735 mostres en la tesi. A aquestes assajos se'ls han aplicat diferents tècniques de diagnosi segons el règim de funcionament. Per al règim estacionari són: - Anàlisi de la senyal. - Transformada de Hilbert (mòdul de la senyal analítica). - Transformada Cepstrum. - Transformada del mòdul de Park. - Anàlisi de l'ordre d'harmònic (HOTA). Per a la diagnosi en règim estacionari s'han explorat 20 mètodes distints, resultat de diferents variacions de les tècniques utilitzades. Mentre que les tècniques aplicades al règim transitori han estat: - Anàlisi de l'ordre d'harmònic (HOTA) de la senyal amb transformada de Fourier curta en temps i finestra Gaussiana. - Anàlisi de l'ordre d'harmònic (HOTA) de la senyal amb transformada de Fourier curta en temps i finestra Prolate. (Aportació a la tesi de l'aplicació d'aquesta finestra) - Anàlisi de l'ordre d'harmònic (HOTA) de la senyal amb transformada de Fourier curta en freqüència i finestra Gaussiana. (Aportació a la tesi de l'aplicació d'aquesta tècnica). - Anàlisi de l'ordre d'harmònic (HOTA) de la senyal amb transformada de Fourier curta en freqüència i finestra Prolate. A més d'aquestes dues aportacions que s'integren en el mètode HOTA s'han aplicat millores a l'algoritme original que permeten disminuir el temps de càlcul i l'espai de memòria necessari. Les millores són: - Una etapa de filtrat pas banda. - Minimització del efectes de costat. - Algoritme més ràpid per a l'ajust òptim de la finestra de filtrat. En conclusió, per al règim transitori s'han analitzat quatre mètodes de diagnosi diferents. Amb les tècniques utilitzades s'obté les característiques rellevants. En conjunt s'obté una matriu de vectors de característiques de dimensió 24 (20 estacionari més 4 en transitori), on cada vector té la dimensió del nombre d'assajos que s'han realitzat, 735. Per cada un dels vectors de característiques obtinguts es desenvolupen distints tipus de classificadors basats en Xarxes neuronals artificials (d'una i de dues capes ocultes) y Màquines de vectors de suport (amb kernel polinomial o base radial gaussiana). És a dir, s'apliquen 4 tècniques diferents de classificadors, que de forma paral·lela i automàtica obtenen els òptims segons els paràmetres dels mateixos. Finalment, es analitza els resultats i es realitza la selecció del sistema de diagnòstic òptim. El suprasistema construït en aquesta tesi aporta els següents avantatges: 1. Obtenir un sistema de diagnosi òptim final. 2. Obté diversos sistemes de diagnosi localment amb els temps del procés d'entrament i el temps de diagnosi 3. Es totalment autònom. 4. Es adaptable y pot generar un sistema de diagnosi específi / Burriel Valencia, J. (2016). Aplicación de sistemas de autoaprendizaje al diagnóstico de máquinas eléctricas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/68498 / TESIS

[ES] Las bombas hidráulicas son el núcleo de muchos procesos en la industria y el sector servicios. Conviene tener en cuenta que los motores eléctricos son responsables del 69% del consumo de energía eléctrica en la industria, siendo en torno a un 22% de motores utilizados para el accionamiento de bombas. Los fallos de estas bombas pueden provocar averías en el proceso y, por lo tanto, implican altos costes económicos para el operador de la planta. Además, un funcionamiento defectuoso de las bombas conlleva una reducción de la eficiencia energética de la planta. De forma habitual, se utilizan principalmente dos tipos de estrategias orientadas al mantenimiento de maquinaria. Una estrategia de mantenimiento (mantenimiento preventivo) consiste en la sustitución de las piezas desgastadas en un intervalo de tiempo fijo. Este tipo de estrategia presenta muchas desventajas asociadas a la escasa optimización en el uso de los recursos y al consiguiente impacto económico. Por otro lado, la estrategia basada en la condición del equipo (mantenimiento basado en la condición) liga el reemplazo de las piezas desgastadas al estado del equipo, el cual es monitorizado a través de señales adquiridas mediante sensores. Sin embargo, el uso de sensores tiene algunos inconvenientes, como costes de inversión adicionales, posibles problemas en el montaje del sensor y posibles fallos del mismo. El análisis de la señal de corriente no se ha utilizado de forma habitual en la práctica para evaluar el estado de la bomba, aunque en muchas aplicaciones se dispone de sensores de corriente ya instalados que se podrían utilizar a tal fin. Se ha demostrado que técnicas basadas en el análisis de la corriente resultan de gran utilidad para diagnosticar varios tipos de fallos en motores eléctricos. De hecho, el análisis de la firma de corriente del motor se utiliza hoy en día ampliamente en la industria, especialmente para el diagnóstico de fallos en motores de inducción. En la presente tesis, se evalúa la utilización de la técnica de análisis de corrientes para el diagnóstico de fallos típicos relacionados con las bombas en diferentes aplicaciones. Se investigan tres tipos de bombas diferentes: bombas en línea de rotor húmedo, bombas de rotor seco y bombas sumergibles. En la tesis se han adaptado diversas técnicas, previamente empleadas para la detección de fallos en motores, al diagnóstico de fallos en la propia bomba. Los resultados indican que fallos como obstrucción de la bomba, fisura del impulsor y desgaste de los cojinetes influyen especialmente en dos frecuencias del espectro de corriente, las cuales pueden utilizarse como base de estrategias de mantenimiento basadas en la condición. En concreto, en las bombas de rotor húmedo, estos dos indicadores de fallo varían sensiblemente en función del punto de carga hidráulica de la bomba. Con la ayuda de un método de extracción de características basado en la motor reference frame theory, se demuestra que las mencionadas frecuencias pueden analizarse en tiempo real en un entorno industrial. Además, se presentan directrices para la monitorización en la nube y se valida con la ayuda de ensayos de laboratorio. Adicionalmente, se demuestra que los fallos son también detectables al analizar la corriente de arranque mediante herramientas de descomposición tiempo-frecuencia. Este hito no se había abordado anteriormente en la literatura técnica del área en lo referente a la detección de fallos en bombas. En conclusión, los resultados de este trabajo demuestran que los métodos de diagnóstico basados en la corriente pueden detectar con éxito diversos tipos de fallo en bombas, lo cual constituye un punto de gran interés para las industrias que utilicen estos activos en sus procesos. / [CA] Les bombes hidràuliques són el nucli de molts processos en la indústria i en el sector dels serveis. Cal mencionar que els motors elèctrics són responsables del 69% del consum de la energia elèctrica en la indústria, sent al voltant del 22% dels motors utilitzats per l'accionament de bombes. Les fallades d'aquestes bombes poden causar avaries en els processos, i per tant, representen un alt cost econòmic per a l'operador de la planta. A més a més, un funcionament defectuós en les bombes representa una reducció de l'eficiència energètica de la planta. De manera habitual, s'utilitzen principalment dos tipus d'estratègies orientades al manteniment de la maquinària. Una estratègia de manteniment (manteniment preventiu) consisteix en la canvi de les peces desgastades en un interval fixe de temps. Aquest tipus d'estratègia presenta molts desavantatges associats a la reduïda optimització en el ús dels recursos i el seu impacte econòmic. D'altra banda, la estratègia basada en la condició dels equipaments (manteniment basat en la condició) enllaça la substitució de les peces desgastades al estat de l'equip, el qual es monitoritzat per mig de senyals adquirides per sensors. No obstant això, el ús de sensors té alguns inconvenients com costos d'inversió addicionals, possibles problemes al muntatge i possibles fallades. L'anàlisi dels senyals de corrent no s'utilitzen de manera habitual en la pràctica per avaluar l'estat de la bomba, encara que en moltes aplicacions, estos sensors es troben instal·lats i es podrien fer servir per a aquesta finalitat. Ha estat demostrat que les tècniques basades en l'anàlisi de la corrent són de gran utilitat per el diagnosi de diversos tipus de fallades en motors elèctrics. De fet, l'anàlisi de la firma de la corrent del motor s'utilitza àmpliament en l'indústria, especialment per el diagnosi de fallades en motors d'inducció. En la present tesi, s'avalua l'utilització de la tècnica d'anàlisi de corrents per el diagnosi de fallades típiques relacionades en bombes per a diferents aplicacions. Se investiguen tres tipus de bombes diferents: bombes en línia de rotor humit, bombes de rotor sec i bombes submergibles. En aquesta tesi se han adaptat diverses tècniques, prèviament utilitzades en el diagnosi de màquines elèctriques, per al diagnosi de la pròpia bomba. Els resultat indiquen que les fallades com obstrucció de la bomba, la fissura de l'impulsor i el desgast dels coixinets influeixen especialment en dos freqüències de l'espectre de la corrent, les quals es poden utilitzar com a base per a una estratègia de manteniment basada en la condició. Particularment, en les bombes de rotor humit, aquestos dos indicadors de fallada varíen sensiblement en funció del punt de càrrega hidràulica de la bomba. En l'ajuda de un mètode d'extracció de característiques basat en la "motor reference frame theory", es demostra que les mencionades freqüències es poden analitzar en temps real en un entorn industrial. A més a més, es presenten directrius per la monitorització en el núvol i es valida en l'ajuda de assajos en el laboratori. Addicionalment, es demostra que les fallades són també detectables quan s'analitza la corrent d'arrancada mitjançant ferramentes de descomposició temps-freqüència. Aquest fet no ha estat analitzat prèviament en cap tipus de literatura tècnica dins del camp de detecció de fallades en bombes. En conclusió, els resultats d'aquest treball demostren que els mètodes de diagnosi basats en la corrent poden detectar en èxit diversos tipus de fallades en bombes, el qual constitueix un punt d'interés per a l'indústria que utilitzen aquest tipus de actiu en els seus processos. / [EN] Pumps are the heart of many processes in industry and service sector. Electric motors are responsible for 69% of electric energy consumption in industry, with 22% of them being used for the operation of pumps. Pump faults can lead to process breakdowns and are thus related to high costs for the plant operator. Furthermore, faulty operation of pumps reduces the energy efficiency of the plant. In many cases, a time-based maintenance strategy is applied, which means that typical wear parts are replaced within defined time cycles, which comes with some drawbacks such as poor resource efficiency and high costs. Condition-based maintenance strategies - meaning that the replacement of parts is planned based on the condition of the pump - are often based on the evaluation of sensor signals like vibration or noise. However, the use of sensors also has some drawbacks, such as additional investment costs, frequent problems with the sensor mounting, and possible sensor faults. There is no widespread use of the current signal to make statements about the pump condition, although current sensors are installed in many applications anyway. As for motor fault diagnosis, different current-based techniques have demonstrated their function. Today, motor current signature analysis is used in industry, especially for the diagnosis of induction motors. In this thesis, the current-based diagnosis of typical pump-related faults in different applications is evaluated. In total, three different pump types are investigated: a wet-rotor pump, a dry-runner inline pump, and a submersible pump. The techniques used for motor fault detection are adapted for the diagnosis of pump-related faults. The results indicate that the faults clogging, impeller crack, and bearing wear, in particular, influence two frequencies in the current spectrum, which can be used as a basis for a condition-based maintenance strategy. Especially in wet-rotor pumps, these two fault indicators strongly vary depending on the hydraulic load point of the pump. With the help of a feature extraction method based on the adapted reference frame theory, this work demonstrates that the two frequencies can be analyzed in real time in a field environment. Furthermore, a concept for cloud monitoring is presented and validated with the help of a laboratory test. Additionally, it is demonstrated that the faults are visible if the starting current is evaluated in a time-frequency map, which has not been considered before in the literature on pump-related faults. In summary, the findings of this work indicate that current-based diagnosis methods can successfully detect typical faults in pumps, a fact that is of high interest for companies using these assets in their industrial processes. / Becker, V. (2022). Current-based Techniques for Condition Monitoring of Pumps [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/190630